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一种基于GC-U-Net模型的立木胸径自动测量方法
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作者 常乐 杜晓晨 +2 位作者 冯海林 李颜娥 黄坚钦 《林业科学》 北大核心 2025年第4期20-32,共13页
【目的】针对传统测量立木胸径过程中费时耗力、易受人为因素影响、设备价格昂贵等问题,提出一种基于智能手机和深度学习的立木胸径自动测量方法。【方法】首先,为达到低成本的立木胸径自动测量需求,采用智能手机获取立木单目RGB图像;然... 【目的】针对传统测量立木胸径过程中费时耗力、易受人为因素影响、设备价格昂贵等问题,提出一种基于智能手机和深度学习的立木胸径自动测量方法。【方法】首先,为达到低成本的立木胸径自动测量需求,采用智能手机获取立木单目RGB图像;然后,为精准提取立木轮廓,提出一种基于GC-U-Net模型的立木图像分割算法,在传统U-Net分割模型基础上,集成VGG16和CBAM增强模型对立木树干特征的识别能力;最后,基于摄影测量原理,构建立木胸径测量模型,利用分割后的树干图像快速准确地计算出立木胸径。【结果】相较传统U-Net模型,GC-U-Net模型的平均交并比(mIoU)提升4.38%,平均像素准确率(mPA)提升6.08%,召回率(Recall)提升4.85%;相比Deeplabv3+、PSPNet、SegNet分割模型,GC-U-Net模型可取得更好的树干分割结果,mIoU分别提升6.04%、6.52%、11.0%,mPA分别提升7.93%、7.36%、12.31%,Recall分别提升6.88%、7.83%、11.08%;树干直径测量平均相对误差仅2.37%,拟合度达0.91。【结论】与传统立木胸径测量方法相比,本研究方法仅通过智能手机获取立木单目图像即可自动获取胸径,全程无需昂贵的专业设备;图像采集过程中也不需要参照物,简化了现场测量的复杂性,提高了测量效率;同时,GC-U-Net模型还可确保立木胸径测量的准确度。 展开更多
关键词 gc-u-net 树干分割 胸径测量 智能手机
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